др. Жељко Рачић Кабинет 7 Консултације четвртак: 14:00 – 16:00

Παρουσίαση με θέμα: "др. Жељко Рачић Кабинет 7 Консултације четвртак: 14:00 – 16:00"— Μεταγράφημα παρουσίασης:

1 др. Жељко Рачић Кабинет 7 Консултације четвртак: 14:00 – 16:00
УПРАВЉАЊЕ РИЗИЦИМА др. Жељко Рачић Кабинет 7 Консултације четвртак: 14:00 – 16:00

2 “Једино је сигурно да ништа није сигурно - Сократ”
Живимо у неизвесном свету. Ствари често не иду по плану, исходи у скоро свим областима деловања су неизвесни. Прогрес рађа нове ризике. Управљање ризицима-тежња да се смањи неизвесност исхода. У економији- заштита ресурса.

3 Дефиниција ризика Ризик је стање у ком постоји могућност негативног одступања од исхода који очекујемо и коме се надамо. Финансијски ризик се везује за могућност настака новчаног губитка. Да би ризик постојао у финансијском пословању, мора да: буде могућ, буде случајан, буде неизвестан, носи могућност настанка губитка.

4 Да би ризик постојао морају да постоје најмање два исхода.
Ризик постоји уколико је вероватноћа догађаја у интервалу између (0, 1). Вероватноћа настанка неког догађаја није мера ризика. АКО ЈЕДАН ЧОВЕК УЛОЖИ 500 ДИНАРА НА ТИКЕТ А ДРУГИ 50 ДИНАРА НА ИСТУ КОМБИНАЦИЈУ, КО ЈЕ ИЗЛОЖЕН ВЕЋЕМ РИЗИКУ ?

5 Ризик је комбинација вероватноће настанка догађаја и његових последица.

6 Класификација и типови ризика
Динамички и статички ризик. Фундаментални и посебни ризици. Чист и шпекулативни ризик. Финансијски и нефинансијски ризик. Фактори који утичу на поојаву финансијског ризика: Спољашњи – екстерни (економско, правно, технолошко, еколошко, социолошко, демографско окружење, географска дисперзија активности)). Унутрашњи (дефинисана стратегија раста, кадровски потенцијал и мотивација, конкурентност производа, савременопст опреме,...) Мешовити.

7 РИЗИК ЛИКВИДНСТИ Ризик ликвидности представља могућност настанка негативних ефеката на пословни резултат и капитал институције услед њене неспособности да изврши своје доспеле обавезе. Узроци настанка ризика ликвидности: повлачење извора и немогућност прибављања нових, отежано претварање имовине у ликвидна средства (тржишни ризик ликвидности). Треба разликовати: ликвидност појединог потраживања – зависи од кредитне способности дужника, ликвидност активе – лакоћа конверзија активе у новац и обрнуто, ликвидност пословања – разлика између доспелх потраживања и доспелих обавеза.

8 Кредитни ризик Кредитни ризик је ризик могућности настанка нагативних ефеката на финансијски резултат и капитал институције услед неузвршења кредитних обавеза дужника према њој. Највипе се везује за банке. Базел 2,Базел 3. Стандардизовани модел, интерни модели

9 Каматни ризик Каматни ризик је ризик од могућег настанка негативних ефеката на финансијски резултат и капитал банке по основу позиција из банкарске књиге, услед промена каматних стопа. Облици каматног ризика: Ризик неусклађености доспећа (фкс) и поновног успостављања (вкс) каматне стопе. Базни ризик – различите референтне кс за различите инструменте Ризик криве приноса. Ризик опција. Геп анализа, Модел рочности, Дурациони модел.

10 ТРЖИШНИ РИЗИЦИ Тржишни ризици представљају могућност настанка негативних ефеката на финансијски резултат и капитал институције (банке), које настају услед кретања цена на тржишту. Тржишни ризици обзхватају: Девизни ризик, Ценовни ризик по основу хартија од вредности, Робни ризик

11 Девизни ризик Девизни ризик представља могућност настанка негативних ефеката на финансијски резултат и капитал институције услед промене девизног курса. Настаје када институцуја има неравнотежу биланса у валутној структури.

12 Карактер билансне изложености Промене курса Вредност активе
Вредност пасиве Вредност капитала Fx актива > Fx обавеза апресијација раст > депресијација пад Fx актива < Fx обавеза < Fx актива = Fx обавеза = без промена

13 Ценовни ризик по основу хартија од вредности
Веза између цене и приноса ХоВ.

14 Ризик усклађености Ризик усклађености представља могућност настанка негативних ефеката на финансијски резултат и капитал институције услед пропуштања усклађености пословања са законом и другим прописима, стандардима пословања, процедурама о спечавању прања новца и финансијрања тероризма и другим актима којима се уређује пословање институције (банке).

15 Ризик концентрације Ризик концентрације је ризик који произилази из изложености према истом или сличном извору ризика. Односи се на: Велике изложености, Групе изложености са истим или сличним факторима ризика, као што су привредни сектори, географска подручја, врсте производа и друго. Инструменти кредитне заштите.

16 РИЗИК УЛАГАЊА Представља ризик улагања у друга правна лица и у основна средства. Пример: Улагање банке у лице које не припада финансијском сектору не сме да пређе 10% њеног капитала. Улагање у основна средства не смеју да пређу 60% капитала банке.

17 РИЗИК ЗЕМЉЕ Ризик земље је ризик који се односи на земљу порекла лица према коме је банка изложена, односно ризик могућности настанка негативних ефеката на финансијски резултат и капитал банке због немогућности да наплати потраживања од овог лица, из разлога који су последица поолитичких, економских или социјалних прилика у земљи порекла тог лица.

18 ОПЕРАТИВНИ РИЗИК Оперативни ризик представља могућност настанка негативних ефеката на финансијски резултат и капитал институције услед пропуста у раду запослених, неадекватних процедура и процеса, неадекватног управљања информационим и другим системима, као и услед наступања непредвидивих екстерних догађаја.

19 СТРАТЕШКИ РИЗИК Стратешки ризик представља могућност настанка негативних ефеката на финансијски резултат и капитал институције услед непостојања одговарајућих политика и стратегија, њиховог неадекватног спровођења, као и услед промена у окружењу у коме банка послује или изостанка одговарајуће реакције институције на те промене.

20 Процес управљања ризицима се састоји из следећих корака:
Утврђивање циљева управљања ризицима, Идентификација ризика – критичан, важан или неважан, Процена ризика – на бази вероватноће настанка и висине потенцијалног губитка, Разматрање алтернатива и одабир инструмента за управљање ризиком – контрола ризика (превентива) , финансирање губитака насталих реализацијом ризика, Примена одлуке, Процена и поновно испитавање.

21 ТРЖИШНИ РИЗИК (ТРАДИЦИОНАЛНО МЕРЕЊЕ)
ПОЛАЗИ ОД ТОГА ДА ЈЕ ВРЕДНОСТ СВИХ КАМАТНИХ ФИНАНСИЈСКИХ ПРОИЗВОДА ЈЕДНАКА САДАШЊОЈ ВРЕДНОСТИ ЊИХОВИХ БУДУЋИХ НОВЧАНИХ ТОКОВА. САДАШЊА ВРЕДНОСТ=НОВЧАНИ ТОК/ДИСКОНТНИ ФАКТОР Традиционално мерење тржишног ризикаима смисла уколико институција тргује малим бројем инструмената, што је данас реткост. Ограничења примене: Различити рокови доспећа пласмана, Различите каматне стопе, Различите валутне структуре пласмана, Динамично окружење које утиче на промене тржишних фактора.

22 Пример: Банка је одобрила краткорочни кредит са валутном клаузулом предузећу Х, у износу од евра, на период коришћења од годину дана, са каматном стопом од 10%. Израчунати садашњу вредност кредита?

23 ВАР методологија (тржишни ризици)
ВаР методологија даје процену новчаног износа који представља највећи губитак по основу држања неког средства (или портфолиа средстава) у оквиру одређеног временског периода, са унапред изабраним нивоом поверења. Ниво поверења представља вероватноћу да губитак премаши израчунату вредност ВаР-а. ВаР представља економски капитал који институција треба да поседује како би успешно пребродила најгори могуће сценарио.

24 ВаР се рачуна у четири корака:
Одређивање периода држања, то јест временског периода за који организација жели да процени могући губитак. То може да буде 1 дан (најчешће), 10 дана, месец дана и најдуже годину дана.ВаР се повећава са повећањем периода држања обзиром да волатилност расте приближно пропорционално квадратном корену периода држања. Најчешће се израчунава ВаР за једнодневни период, док се ВаР за дуже периоде одређују његовим множењем са квадратним кореном од броја дана које одабрани период држања садржи. Бира се ниво поверења који се примењује у процени ВаР-а. Углавном се ради о нивоу поверења 95% или 99%. Регулатори претежно траже износ ВаР за ниво поверења 99% јер из занима износ потенцијалног губитка у случају катастрофалног догађаја. Одређивање расподеле вероватноће исхода које посматрамо. У случају нормалне расподеле, примењује се аналитички метод, док се у супротном ВаР израчунава применом непараметарских метода, као што је метод историјске симулације. Рачунање процене ВаР-а.

25 Основне методе које се користе при рачунању ВаР-а су:
Аналитички метод Историјска симулација Монте Карло симулација

26 АНАЛИТИЧКИ МЕТОД РАЧУНАЊА ВАР
Овај метод полази од предпоставке да расподела приноса одговара нормалној расподели. ВАР = ВРЕДНОСТ ПОЗИЦИЈЕ* (НИВО ПОВЕРЕЊА * ВОЛАТИЛНОСТ )

27 ВОЛАТИЛНОСТ Волатилност представља флуктуацију основних цена посматрног финансијског средства, током одређеног временског периода. Мерило: стандардна девијација, због предпоставке да приноси по основу држања средстава имају нормалну расподелу. Када су цене средства стабилне, волатилност је мала, као и шанса за остваривање добитка/губитка. Важи и обрнуто.

28 ln (Pt/Pt-1)= ln (Pt)-ln(Pt-1),
У циљу рачунања приноса у оквиру посматране временске серије и њиховог свођењана нормалну расподелу, приноси се најчешће израчунавају као: Проста стопа приноса - количник промене цене у наредној јединици времена у односу на базну временску јединицу: Rt = (Pt- Pt-1)/Pt-1. Континуелна стопа приноса – природни логаритам количника текуће и претходне вредности цене средства: ln (Pt/Pt-1)= ln (Pt)-ln(Pt-1),

29 Основне карактеристике волатилности су:
Волатилност на дужи рок показује својство „враћања средини“, Волатилност не показује дугорочне трендове раста као што је то случај са ценама акција, већ показује периоде високе волатилности у кратком временском периоду, након чега следи тренд повратка на дугорочни средњи ниво. Волатилност је најчешће висока када је тржиште капитала у паду. Важи и обрнуто.

30 Када је реч о волатилности, разликујемо:
историјску (статистичку) волатилност, и примењену волатилност. Историјска волатилност представља флуктуацију стварних цена у одређеном прошлом временском периоду и на основу ње се може само претпоставити будуће кретање цена. Примењена волатилност даје процену волатилности цена на основу анализе релевантних фактора као што су на пример понуда и тражња, тржишна кретања и друго.

31 Методе мерења волатилности
Метод стандардне девијације - користи се при нормалној расподели приноса. Метод покретног просека – идентичан методу стандардне девијације с тим да се средњом вредношчу низа сматра 0. Историјска симулација или процентуални метод – непараметарска метода, опсервације се сортирају, затим се поделе у процентима. За волатилност се бира она промена цена која одговара изабраном нивоу поверења. BRW – представља метод историјске симулације у ком се сматра да подаци из блиске прошлости боље представљају будући ризик него старији подаци из прошлости. Подацима из блиске прошлости се додељују већи пондери, док се удаљавањем ка старијим подацима пондери експоненцијално смањују. Овај метод боље реагује на нагле промене тржишта у односу на историјску симулацију која све податке третира једнако. EWMA, GARCH методе.

32 ИЗРАЧУНАВАЊЕ СТАНДАРДНЕ ДЕВИЈАЦИЈЕ
Стандардна девијација представља просечно одступање од средње вредности посматраног низа (приноса). Њено израчунавање подразумева примену следећих корака: Израчунавање средње (просечне) вредности низа приноса. Израчунавање појединачних одступања свих вредности низа од средње вредности низа. Квадрирање свих износа добијених појединачних одступања. Израчунавање варијансе - сабирање квадрата појединачних одступања од средње вредности низа и дељење добијеног збира са бројем опсервација n (дескрипција података), односно са n-1 (статистичко закључивање). Израчунавање стандардне девијације – квадратни корен из варијансе. Excel формула за израчунавање стандардне девијације је STDEV.

33 ВЕЖБА: Израчунај стандардну девијацију низа 3,2,4,5,6

34 НИВО ПОВЕРЕЊА Ниво поверења представља вероватноћу да губитак премаши израчунату вредност ВаР-а. ВаР се најчешће рачуна за ниво поверења од 95% и 99%. На основу правила 3δ важи: једнострука стандардна девијација (δ) – ниво поверења 68%, 1,65-острука стандардна девијација (1.65δ) – ниво поверења 95%, 2.33-острука стандардна девијација (2.33δ) – ниво поверења 99%. 1,65-струка стандардна девијација даје интервал поверења од 90% . То значи да ће 5% промена приноса бити изван 1,65δ (на ниже), док ће 5% промена приноса бити изван интервала 1,65 δ (на више). Пошто нас занимају само губици, промене приноса на више се не разматрају, што наводи на закључак да интервал поверења од 90% представља ниво поверења ВаР-а од 95%. Исти принцип важи за ниво поверења од 99%.

35 Просечна вредност приноса представља очекивани принос, јер је највише промена груписано око те вредности ВаР је рачунат за ниво поверења од 99% (2,33δ). Апсолутни ВаР (ВаР,) представљаје разлику између 2,33δ и очекиваног профита.

36 ВАР = ВРЕДНОСТ ПОЗИЦИЈЕ* (НИВО ПОВЕРЕЊА * ВОЛАТИЛНОСТ )
ПРИМЕР Инвеститор жели да сазна колико максимално новца може да узгуби у току једног дана уколико купи акције компаније Х у вредности од 1000 евра. Израчунати дневни ВаР применом аналитичког метода, а на основу дневних промена цена које су дате у табели. Прорачун вршити на бази нивоа поверења од 95% и 99%. ВАР = ВРЕДНОСТ ПОЗИЦИЈЕ* (НИВО ПОВЕРЕЊА * ВОЛАТИЛНОСТ ) Време 8:00 9:15 10:23 10:31 12:08 14:55 15:32 16:01 18:12 18:45 19:05 19:15 20:48 Цена 35 38 33 31 30 27 27.9 36.1 34.6 30.6 32

37 РАЧУНАЊЕ ВАР-А ПОРТФОЛИА
Улагањем у више различитих средстава (диверзификацијом) се утиче на смањење ризика портфолиа. Међусобна повезаност приноса средстава у портфолиу представља корелацију, која се мери израчунавањем коефицијената корелације. Уколико је коефицијент корелације нагативан и ако је његова апсолутна вредност висока, ефекат диверзификације је већи. За коефицијент корелације важи −1≤𝜌≤1, што предпоставља линеарну зависност средстава. Уколико је коефицијент корелације једнак нули, значи да линеарна зависност средстава не постоји.

38 У случају да у портфолиу имамо две хартије А и Б, волатилност (стандардна девијација) се рачуна применом следеће формуле: где су, 𝛿 𝛼, 𝛿 𝛽 -волатилности средстава А и Б, 𝛼, 𝛽-удели средстава А и Б у портфолиу, 𝜌 𝛼𝛽 - коефицијент корелације између средстава А и Б.

39 Рачунање коефицијента корелације
Корелација даје приказ колико се цена једног средства мења у односу на цену другог средства. Предствља веома важну меру ризика, јер означава степен диверзификације портфолиа. Негативна и слаба позитивна корелација (до 0.3) имплицирају ниске вредности ВаР-а, док јака позитивна корелација (изнад 0.7) указује на слабе ефекте диверзификације и веће вредности ВаР-а.

40 Коефицијент корелације два средства А и Б, рачуна се применом следеће формуле:
где је: коваријанса (𝑐𝑜𝑣 𝑖,𝑗=1/𝑛 (Σ((𝑋𝑖−𝑋̅𝑖)(𝑌𝑖−𝑌̅)), где су 𝑋𝑖, 𝑌𝑖 промене цена средстава, а 𝑋̅, 𝑌̅ њихове очекиване (средње) вредности), волатилности средстава А и Б.

41 𝑐𝑜𝑣 𝑖,𝑗=1/𝑛 (Σ((𝑋𝑖−𝑋̅)(𝑌𝑖−𝑌̅))
Пример: Израчунајте коефицијент корелације средстава А и Б на основу кретања њихових цена, које су дате у следећој табели: Средство А (€) 3 2 4 5 6 Средство Б (€) 9 7 12 15 17 𝑐𝑜𝑣 𝑖,𝑗=1/𝑛 (Σ((𝑋𝑖−𝑋̅)(𝑌𝑖−𝑌̅))

42 ПРЕДНОСТИ И НЕДОСТАЦИ АНАЛИТИЧКЕ МЕТОДЕ
Највећа предност аналитичке методе је што се брзо израчунава (базирана је на два параметра). Подаци су лако доступни, што значи да је могуће користити у реалном времену. Међути, емпиријски подаци показују да расподела приноса финансијских средстава одговара нормалној расподели са „дебелим“ реповима, код које постоји већа могућност екстремних губитака/добитака него код стандардне нормалне расподеле. Неопходно је тестирање екстрмних догађаја, јер аналитички метод даје поуздане оцене ВаР-а само у случају нормалне расподеле. Што се тиче портфолиа, због централнограничне теореме принос портфолиа конвергира ка нормалној расподели, без обзира на расподелу приноса чинилаца портфолиа. Такође, овај метод предпоставља стабилну корелацију (није прикладан за нелинеарне инструменте) и његова примена није препоручљива у кризним ситуацијама на тржишту.

43 ОСНОВЕ МОДЕРНЕ ПОРТФОЛИО ТЕОРИЈЕ
Harry Markowitz је развио математички модел помоћу ког инвеститори могу да изврше диверзификацију портфолиа у циљу смањења изложености ризику. Кораци: Рачунање очекиваног приноса портфолиа, Рачунање варијансе портфолиа, 𝑅 𝑝 = 𝑖=1 𝑁 𝑋 𝑖 𝑅 𝑖 𝛿 2 = 𝑖=1 𝑁 𝑋 𝑖 2 𝛿 𝑖 2 + 𝑖=1 𝑁 𝑗=1 𝑁 𝑋 𝑖 𝑋 𝑗 𝛿 𝑖 𝛿 𝑗 𝜌 𝑖𝑗

44

45 На основу досадашњег излагања се може закључити да промена међусобног удела хартија у портфолиу утиче на промену односа ризик/принос. На пример, портфолио две ризичне хартије чији је процентуални удео 60% : 40% неће имати исти однос ризик/принос као портфолио у ком је удео истих хартија, 50% : 50% (или неки други). Израчунавањем односа ризик/принос за различите процентуалне уделе хартија које улазе у састав потрфолиа, добија се крива која има облик приказан на графикону

46 ПРЕДНОСТИ И НЕДОСТАЦИ АНАЛИТИЧКЕ МЕТОДЕ
Највећа предност аналитичке методе је што се брзо израчунава (базирана је на два параметра). Подаци су лако доступни, што значи да је могуће користити у реалном времену. Међутим, емпиријски подаци показују да расподела приноса финансијских средстава одговара нормалној расподели са „дебелим“ реповима, код које постоји већа могућност екстремних губитака/добитака него код стандардне нормалне расподеле. Неопходно је тестирање екстрмних догађаја, јер аналитички метод даје поуздане оцене ВаР-а само у случају нормалне расподеле.

47 МЕТОД ИСТОРИЈСКЕ СИМУЛАЦИЈЕ
Историјска симулација представља непараметарски метод израчунавања ВаР-а. Базира се на коришћењу историјских података, једноставна је за израчунавање, обухвата нелинеарну природу приноса и не захтева дефинисање расподеле, услед чега је ¾ банака у свету чешће користе него аналитички метод.

48 Први корак модела подразумева идентификовање инструмената портфолиа и прикупљање серија цена тих инструмената из одређеног (довољно дугог) прошлог периода. Затим се коришћењем пондера у актуелном портфолиу симулирају хипотетички приноси који би се остварили под претпоставком да је садашњи портфолио држан током периода посматрања. Затим се конструише хистограм приноса портфолиа из ког се може очитати процена ВаР. Претпоставка на којој се базира историјска симулација је да расподела историјских приноса представља добру апроксимацију приноса са којима ћемо се суочити током следећег периода држања.

49

50 Избор временскког периода за историјске тржишне податке је веома важно питање.
Ипак, уколико се разматра предуг временски период, старији тржишни подаци релативизују значај новијих података, што успорава и смањује реакцију (промену) ВаР-а на тренутне тржишне промене тема.

51 У оквиру метода историјске симулације вредност ВаР представља први (за ниво поверења 99%) односно пети перцентил (за ниво поверења од 95%) емпиријске дистрибуције приноса. Перцентили деле дистрибуцију резултата на 100 делова. Одређени перцентил одговара тачки на дистрибуцији која даје одговарајући проценат резултата до те тачке, укључујући и тај резултат. На пример, ако неко има 100IQ и налази се на 50-том перцентилу, то значи да 50% популација има исти или мањи коефицијент интелигенције. Други пример може да буде медијана, која разваја низ на два дела (представља средишњи резултат), што значи да је једнака 50-том перцентилу.

52 Израчунати 33 перцентил на примеру висине девојчица из неког разреда у петом разреду, уколико су девојчице високе: 140 цм, 141 цм, 138цм, 140 цм, 122 цм, 160 цм, 154 цм, 132 цм, 148 цм, 135 цм, 140 цм. Укупно има 11 девојчица у разреду. Први корак – поређати бројеве од најмањег до највећег: 122, 132, 135, 138, 140, 140, 140, 141, 148, 154, 160. Други корак – податке убацити у формулу: П33= 33/(100*11) = 3.63 Трећи корак – заокружујемо добијени резултат на први већи цео број ( у нашем случају је то број 4) и добијамо резултат да четврти број у уређеном низу представља 33 перцентил. Реч је о висини од 138 цм. Закључак: У петом разреду, 33% девојчица има висину 138цм и мање, док 67% девојчица има већу висину од 138цм.

53 Монте Карло симулација
Монте Карло симулација има сличан приступ као и историјски метод, с тим да се претпоставке о променама приноса не ослањају на опажене приносе из прошлости, већ се насумице узимају из статистичке расподеле приноса. Монте Карло симулација генерише велики број сценарија будућих кретања приноса, након чега се израчунавају вредности промена за сваки од њих. Вредност ВаР представља највеће губитке уз одређени степен вероватноће, као код модела историјске симулације.

54 Монте Карло симулације се састоји из следећих корака:
Израчунавање матрице варијанси и коваријанси, Декомпоновање матрице варијанси и коваријанси, Креирање сценарија, Евалуација портфолиа за сваки сценарио, Припрема резултата, Износ н-тог највећег губитка

55 ПРЕДНОСТИ И НЕДОСТАЦИ МОНТЕ КАРЛО СИМУЛАЦИЈЕ
Предности коришћења Монте Карло симулације су следеће: Користи нелинеарне моделе вредновања портфолиа за израчунавање ВаР-а, чиме узима у обзир нелинеарност промена вредности. Може да генерише бесконачан број сценарија и да тестира многобројне могуће догађаје. Недостаци Монте Карло симулације су: Овај метод креће од претпоставке да су стопе приноса нормално дистрибуиране. Време израчунавања ВаР-а је неупоредиво дуже у односу на остале методе.

56 BACKTESTING ВаР можа да се сматра поузданим једино уколико се спроведе backtest и на тај начин провери да коришћен модел разумно предвиђа ризик. Примена backtesting процеса се заснива на пет корака Графичка анализа "Trafic light" систем Статисти-чки тестови Извештај backtesting-а Побољшање мера ризика

57 Пример графичке анализе података
Инвеститор је 1. септембра године уложио 1000€ у акције компаније General Electric. На основу кретања цена акција General Electric из периода од 1. септембра до 1. септембра године, методом историјске симулације су израчунате вредности дневног ВаР (95%) = € и днавног ВаР (99%) = €. Познато је да за ниво поверења од 95%, у току године (250 радних дана) губитак превазилази вредност ВаР у 5% случајева, што је 12.5 дана. По истом принципу, за ниво поверења од 99%, у току године (250 радних дана) губитак који превазилази вредност ВаР може да се догоди у 1% случајева, што је 2.5 дана.

58

59 Backtesting - графичка анализа, General Electric за период

60 2. корак- “Тrafic light" приступ
Овај систем групише резултате у различите категорије, од зелене (модел исправан) до црвене (модел се одбацује) категорије. „Систем семафора“ је базиран на биномном приступу.

61 3. Корак – Статистички тестови
Статистички тестови који се најчешће примењују су: Kupiec POF test, Миксовани Kupiec test, Тест прогнозе интервала, Pearsonov Q test, Markov test.

62 Израда извештаја и предлог за решавање детектованих проблема
Израда backtesting извештаја који садржи резултате примењених тестова и указује на слабе тачке примењене методологије, представља четврти корак анализе валидности модела. На крају, последњи корак KPMG процеса backtesting-а развија предлоге за решаавање детектованих проблема, а све у циљу побољшавања ВаР модела.

63 ВАЛУТНИ РИЗИК Валутни ризик представља могућност настанка негативних ефеката на финансијски резултат и/или капитал финансијске институције услед промене девизног курса. Представља цену стране валуте изражену у домаћој валути. Његова основна функција је упоређивање цена у земљи и иностранству. Користи се за прерачунавање цена из једне у другу валуту, што значи да детерминише међународне токове роба, капитала и свеукупних економских дешавања у некој земљи. Девизни курс се формира на девизном тржишту. Понуда и тражња девиза проистичу из трансакција са иностранством, које се бележе у платном билансу земље. Дефицит платног биланса означава већу тражњу од понуде девиза, већи увоз од извоза и апресијацију стране валуте, док суфицит платног биланса означава већу понуду од тражње девиза, већи извоз од увоза и депресијацију стране валуте.

64 Fx актива > Fx обавеза апресијација раст >
Карактер билансне изложености Промене курса Вредност активе Вредност пасиве Вредност капитала Fx актива > Fx обавеза апресијација раст > депресијација пад Fx актива < Fx обавеза < Fx актива = Fx обавеза = без промена

65 Ефекти промена девизног курса стране валуте која се налази у билансној структури банке зависе од тога да ли је и колико та валута апресирала или депресирала и да ли је биланс активе и пасиве у тој валути позитиван или негативан. Апресијација стране валуте остварује позитиван финансијски ефекат уколико банка држи дугу нето отворену позицију (већу активу у односу на обавезе), док депресијација остварује исти ефекат уколико банка држи кратку нето отворену позицију (веће обавезе у односу на активу). Поред тога, степен изложености валутном ризику зависи и од волатилности девизног курса. Уколико је волатилност курса висока, изложеност валутном ризику је већа, и обрнуто. Стога банке у циљу процене дневне волатилности често користе ВаР методологију, помоћу које израчунавају потенцијалне флуктуације девизног курса

66 ПРИМЕР Позиција: Средњи девизни курс на дан 09.11.2017 = 118,8719 РСД
Изложеност (дуга нето отворена позиција) = € = РСД

67 У првом кораку поступка израчунавања ВаР, утврђене су историјске дневне вредности курса ЕУР/РСД у периоду од до Дневне промене вредности курса ЕУР/РСД су приказане на графикону

68 Након тога су на бази тих промена, применом формуле Рт = (Пт- Пт-1)/Пт-1, израчунате дневне промене приноса у оквиру датог временског периода. Утврђено је да избор адекватне методе прорачуна ВаР зависи од тога да ли дистрибуција приноса одговара нормалној расподели или не. У циљу провере, спроведен је Shapiro-Wilk W тест. На основу резултата теста, одбачена је нулта хипотеза која претпоставља да дневни приноси по основу промена курса ЕУР/РСД имају нормалну расподелу (П=0,00187).

69

70 Резултати спроведених тестова наводе на закључак да дистрибуција дневних приноса по основу промена курса ЕУР/РСД значајно одступа о нормалне расподеле Примена методе историјске симулације адекватнија од примене аналитичке методе.

71 Волатилност приноса по основу промена курса и ВаР вредности

72 Применом следећих формула се могу израчунати потенцијалне флуктуације курса ЕУР/РСД на бази његовог кретања у посматраном прошлом периоду: За ниво поверења од 99% курс ЕУР/РСД ће се кретати у интервалу: • Горњи курс = 118,8719 РСД * ( ,51 РСД/ РСД ) = 119,1337 РСД • Доњи курс = 118,8719 РСД * ( ,51 РСД/ РСД ) = 118,6101 РСД За ниво поверења од 95% курс ЕУР/РСД ће се кретати у интервалу: • Горњи курс = 118,8719 РСД * ( ,86 РСД / РСД ) = 119,0564 РСД • Доњи курс = 118,8719 РСД * ( ,86 РСД / РСД ) = 118,6874 РСД На основу прорачуна се са поузданошћу од 99% може извести закључак да ће се у току једног дана курс кретати у интервалу између118,6101 РСД и 119,1337 РСД за 1€, док је за ниво поузданости од 95% у питању интервал између 118,6874 РСД и 119,0564 РСД. Поред тога што детерминишу степен изложености валутном ризику, информације о величини флуктуације девизног курса могу да буду од користи финансијским институцијама када желе да се терминским трансакцијама заштите од изложености овој врсти ризика.